人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-01-23 09:15:40 9,161次浏览

AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险,可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束,通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下,AI极有可能违反既有限制,做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰,误导AI系统,使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标,主动获取更多的数据资源与控制权,这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类,并不断朝着通用AI的方向发展,人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者,最后甚至会被AI监管,AI失控风险指数式递增,终将使人类付出难以承受的代价。 人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习,随着AI价值对齐程度的不断加深,AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策,人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中,人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外,为保证大模型参数规模的持续扩展,某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现,在训练中不加区分地使用AI生成的内容,将产生“模型崩溃”(model collapse)效应,最终输出失真内容。因此,当合成数据与人类数据共同作为训练数据时,AI很难与人类价值完全对齐,无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时,人类将难以发现甚或置之不理。长此以往,AI价值对齐的方向将发生反转,AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐,人类的价值认知会逐渐产生偏差,认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终,AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化,当社会的大部分决策都由AI做出时,社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准,人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者,将日益成为智能机器的某种配件。 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐
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